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dc.contributor.advisorMalca Quispe, María Nicida
dc.contributor.authorBenites Sernaqué, José Manuel
dc.date.accessioned2021-08-20T04:39:48Z
dc.date.available2021-08-20T04:39:48Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12802/8449
dc.description.abstractCerámicos Lambayeque SAC, es una joven y sólida empresa con 10 años en el mercado local y nacional, dedicado a la actividad de la producción y comercialización de productos del rubro de construcción, tales como ladrillos maquinados en sus diferentes tipos y categorías, así como también productos de agregados para el proceso de construcción, tales como piedra chancada, arenilla y arena gruesa. En la actualidad la empresa industrial “Cerámicos Lambayeque SAC”, factura cerca de 1 millón de soles mensuales en las ventas de sus productos de ladrillos, y cerca de 0.5 millones de soles en sus productos de agregados. Bajo las condiciones de su rentabilidad, ésta no cuenta con una solución informática, que le sirva de herramienta para pronosticar las ventas futuras. Con la finalidad de mejorar la toma de decisiones sobre las ventas o evaluar estrategias de ventas en la empresa Cerámicos Lambayeque SAC, se ha desarrollado un sistema de pronóstico de ventas aplicando redes neuronales, para pronosticar las ventas futuras en la entidad. Para la implementación del sistema de pronóstico de ventas, se ha utilizado la Red Neuronal Perceptron Multicapa y la Regresión de Serie Temporal teniendo en cuenta variables de entrada, recolección y normalización de datos, la determinación de la estructura de la red, entrenamiento y validación. Se realizó pruebas de funcionalidad del sistema de pronóstico de ventas y como resultado a estas, podemos concluir que la venta mensual diaria pronosticada utilizando la red neuronal con un ratio de aprendizaje de 0.01fluctúe dentro de los límites de la venta diaria mensual, lo cual significa un pronóstico rentable.es_PE
dc.description.uriTesises_PE
dc.formatapplication/pdfes_PE
dc.language.isospaes_PE
dc.publisherUniversidad Señor de Sipánes_PE
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_PE
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Perú*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/*
dc.sourceRepositorio Institucional - USSes_PE
dc.source.uriRepositorio Institucional USSes_PE
dc.subjectRedes Neuronaleses_PE
dc.subjectNeuronaes_PE
dc.subjectPerceptrones_PE
dc.subjectPerceptron Multicapaes_PE
dc.subjectRegresión Serie Temporales_PE
dc.subjectFunción de Activaciónes_PE
dc.subjectEntrenamiento de Red Neuronales_PE
dc.subjectPronóstico de Ventases_PE
dc.titleImplementación de un sistema de pronóstico de ventas utilizando redes neuronales artificiales para la empresa Cerámicos Lambayeque SACes_PE
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_PE
thesis.degree.grantorUniversidad Señor de Sipán. Facultad de Ingeniería, Arquitectura y Urbanismoes_PE
thesis.degree.nameIngeniero de Sistemases_PE
thesis.degree.disciplineIngeniería de Sistemases_PE
dc.subject.ocdehttp://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04es_PE
renati.advisor.dni16752450
renati.advisor.orcidhttps://orcid.org/0000-0002-2759-3569es_PE
renati.author.dni44274000
renati.discipline612076es_PE
renati.jurorTuesta Monteza, Víctor Alexci
renati.jurorRamos Moscol, Mario Fernando
renati.jurorVidaurre Flores, Miguel
renati.levelhttp://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionales_PE
renati.typehttp://purl.org/pe-repo/renati/type#tesises_PE
dc.description.lineadeinvestigacionInfraestructura, Tecnología y Medio Ambientees_PE
dc.publisher.countryPEes_PE


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